在智能交通系統(tǒng)中，車(chē)牌識(shí)別技術(shù)與電子警察系統(tǒng)深度融合，實(shí)現(xiàn)交通違法行為的自動(dòng)化監(jiān)測(cè)。高清攝像頭與地感線(xiàn)圈、雷達(dá)測(cè)速設(shè)備聯(lián)動(dòng)，當(dāng)車(chē)輛超速、闖紅燈、逆行時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)抓拍車(chē)牌圖像并識(shí)別號(hào)碼，結(jié)合 GIS 地圖記錄違法時(shí)間、地點(diǎn)和車(chē)速等信息。對(duì)于車(chē)牌不準(zhǔn)、逾期未年檢車(chē)輛，系統(tǒng)通過(guò)車(chē)牌大數(shù)據(jù)比對(duì)，實(shí)時(shí)預(yù)警并推送至執(zhí)法終端，輔助交警準(zhǔn)確布控。此外，車(chē)牌識(shí)別還應(yīng)用于違停抓拍，通過(guò) AI 算法識(shí)別車(chē)輛靜止時(shí)間超過(guò)閾值（如 5 分鐘），自動(dòng)生成違停記錄，有效提升交通執(zhí)法效率。某城市應(yīng)用該系統(tǒng)后，交通違法處理效率提升 40%，交通事故發(fā)生率下降 25%。?車(chē)牌識(shí)別技術(shù)賦能公交樞紐，優(yōu)化車(chē)輛調(diào)度，提升準(zhǔn)點(diǎn)率。鹽城市新能源車(chē)牌識(shí)別誤識(shí)別率

車(chē)牌識(shí)別與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）導(dǎo)航的融合，為駕駛員帶來(lái)全新的駕駛體驗(yàn)。當(dāng)車(chē)輛行駛過(guò)程中，車(chē)載車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)實(shí)時(shí)識(shí)別前方車(chē)輛車(chē)牌，結(jié)合導(dǎo)航地圖數(shù)據(jù)，通過(guò) AR 技術(shù)在擋風(fēng)玻璃或車(chē)載顯示屏上疊加顯示前方車(chē)輛的相關(guān)信息，如車(chē)型、品牌、預(yù)計(jì)到達(dá)目的地時(shí)間等。同時(shí)，AR 導(dǎo)航可根據(jù)前方車(chē)輛的行駛狀態(tài)和路況，為駕駛員提供更準(zhǔn)確的駕駛建議和路線(xiàn)規(guī)劃，例如提示前車(chē)減速時(shí)自動(dòng)調(diào)整跟車(chē)距離、避開(kāi)擁堵路段等。這種融合應(yīng)用不提升了駕駛的安全性和便利性，還為智能交通的交互體驗(yàn)創(chuàng)新提供了新途徑。?鹽城市新能源車(chē)牌識(shí)別誤識(shí)別率車(chē)牌識(shí)別支持新能源車(chē)牌準(zhǔn)確讀取，適配多種車(chē)型，為綠色出行提供技術(shù)。

老舊小區(qū)智能化改造中，車(chē)牌識(shí)別技術(shù)解決了車(chē)輛管理混亂的難題。在小區(qū)出入口安裝車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)，自動(dòng)識(shí)別業(yè)主車(chē)輛車(chē)牌，聯(lián)動(dòng)道閘快速放行；對(duì)于外來(lái)車(chē)輛，通過(guò)臨時(shí)車(chē)牌登記或訪(fǎng)客預(yù)約系統(tǒng)，獲取臨時(shí)通行權(quán)限。車(chē)牌識(shí)別數(shù)據(jù)與物業(yè)管理系統(tǒng)對(duì)接，物業(yè)可實(shí)時(shí)查看車(chē)輛進(jìn)出記錄，統(tǒng)計(jì)小區(qū)內(nèi)車(chē)輛數(shù)量，合理規(guī)劃停車(chē)位。同時(shí)，結(jié)合車(chē)牌識(shí)別與監(jiān)控?cái)z像頭，可追蹤異常車(chē)輛和可疑人員，提升小區(qū)安防水平。某老舊小區(qū)改造后，車(chē)輛進(jìn)出效率提高 60%，亂停亂放現(xiàn)象減少 80%，居民生活安全性和便利性明顯提升。?

為滿(mǎn)足嵌入式設(shè)備、移動(dòng)終端等邊緣計(jì)算場(chǎng)景的需求，車(chē)牌識(shí)別模型向輕量化方向發(fā)展。通過(guò)模型剪枝、量化、知識(shí)蒸餾等技術(shù)，壓縮深度學(xué)習(xí)模型的參數(shù)規(guī)模，在保持高識(shí)別準(zhǔn)確率的前提下，將模型體積縮小至原有的 1/10。輕量化車(chē)牌識(shí)別模型可部署在智能行車(chē)記錄儀、移動(dòng)執(zhí)法終端等設(shè)備中，實(shí)現(xiàn)本地實(shí)時(shí)識(shí)別，無(wú)需依賴(lài)云端服務(wù)器。例如，交警手持的移動(dòng)終端集成輕量化車(chē)牌識(shí)別模型后，可在現(xiàn)場(chǎng)快速查詢(xún)車(chē)輛違章信息、核實(shí)車(chē)主身份，執(zhí)法效率提升 40%，同時(shí)減少網(wǎng)絡(luò)傳輸壓力，保障數(shù)據(jù)安全與隱私。?車(chē)牌識(shí)別技術(shù)助力連鎖超市，優(yōu)化配送車(chē)輛裝卸貨流程。

為應(yīng)對(duì)暴雨、暴雪、沙塵等極端惡劣天氣對(duì)車(chē)牌識(shí)別的影響，研發(fā)出針對(duì)性的極端優(yōu)化技術(shù)。在硬件方面，采用防水防塵等級(jí)達(dá) IP68 的攝像頭，并配備自動(dòng)加熱鏡片，防止雨雪在鏡頭表面結(jié)冰或沙塵附著；在軟件算法上，引入基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的圖像修復(fù)技術(shù)，針對(duì)被雨水模糊、積雪覆蓋的車(chē)牌圖像，自動(dòng)生成清晰的車(chē)牌內(nèi)容。同時(shí)，利用毫米波雷達(dá)與車(chē)牌識(shí)別攝像頭的數(shù)據(jù)融合，在能見(jiàn)度極低的情況下，通過(guò)雷達(dá)獲取車(chē)輛輪廓信息輔助定位車(chē)牌位置，再結(jié)合圖像增強(qiáng)算法進(jìn)行識(shí)別。經(jīng)測(cè)試，在沙塵暴天氣（能見(jiàn)度低于 50 米）中，優(yōu)化后的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)仍能保持 85% 以上的識(shí)別準(zhǔn)確率，有效保障惡劣天氣下交通管理的正常運(yùn)行。?車(chē)牌識(shí)別技術(shù)助力警務(wù)系統(tǒng)，快速追蹤嫌疑車(chē)輛軌跡。泰州市新能源車(chē)牌識(shí)別

車(chē)牌識(shí)別技術(shù)賦能加油站，識(shí)別會(huì)員車(chē)輛自動(dòng)推送優(yōu)惠。鹽城市新能源車(chē)牌識(shí)別誤識(shí)別率

多光譜成像技術(shù)為車(chē)牌識(shí)別應(yīng)對(duì)復(fù)雜光照和惡劣環(huán)境提供新方案。傳統(tǒng)攝像頭依賴(lài)可見(jiàn)光成像，在夜間、雨霧等場(chǎng)景下識(shí)別效果不佳，而多光譜車(chē)牌識(shí)別攝像頭集成多個(gè)光譜通道（可見(jiàn)光、近紅外、短波紅外）。近紅外光譜可穿透霧霾、沙塵，清晰捕捉車(chē)牌輪廓；短波紅外對(duì)水具有強(qiáng)穿透性，在暴雨天氣下仍能獲取車(chē)牌圖像。通過(guò)多光譜數(shù)據(jù)融合算法，系統(tǒng)自動(dòng)選取好光譜圖像進(jìn)行處理，再結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型識(shí)別車(chē)牌字符。在隧道出入口、沙漠公路等極端環(huán)境測(cè)試中，采用多光譜技術(shù)的車(chē)牌識(shí)別準(zhǔn)確率從傳統(tǒng)的 78% 提升至 96%，有效解決了特殊場(chǎng)景下的識(shí)別難題。?鹽城市新能源車(chē)牌識(shí)別誤識(shí)別率